基于Redis实现高并发抢券系统的数据同步方案详解

在高并发抢券系统中,我们通常会将用户的抢券结果优先写入 Redis,以保证系统响应速度和并发处理能力。但数据的最终一致性要求我们必须将这些结果最终同步到 MySQL 的持久化库中。本文将详细介绍一种基于线程池 + Redis Hash 扫描的异步数据同步方案,助力构建高性能的电商系统。


一、同步方案整体思路

我们将抢券成功的用户信息(如用户ID、活动ID)先写入 Redis 的 Hash 结构中,并使用特定的 key 格式分散压力,如:

复制代码
QUEUE:COUPON:SEIZE:SYNC:{活动id % 10}

随后由定时任务启动线程池,扫描这些同步队列,从 Redis 中批量读取数据并写入 MySQL 的 coupon 表中。写入成功后,再从 Redis 中删除对应的记录,实现一次完整的同步。

同步流程如下:

  1. Redis记录用户抢券成功信息(Hash结构)。

  2. 每分钟启动一次同步定时任务。

  3. 任务从多个同步队列中并发读取数据。

  4. 将数据写入数据库后,从 Redis 中删除。


二、线程池配置方案

我们使用 Spring 定义一个线程池,核心代码如下:

复制代码
@Configuration
public class ThreadPoolConfiguration {
    @Bean("syncThreadPool")
    public ThreadPoolExecutor synchronizeThreadPool(RedisSyncProperties redisSyncProperties) {
        int corePoolSize = 1;
        int maxPoolSize = redisSyncProperties.getQueueNum(); // 可配置队列个数
        long keepAliveTime = 120;
        TimeUnit unit = TimeUnit.SECONDS;
        RejectedExecutionHandler rejectedHandler = new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy();

        return new ThreadPoolExecutor(
            corePoolSize, 
            maxPoolSize, 
            keepAliveTime, 
            unit,
            new SynchronousQueue<>(), 
            rejectedHandler
        );
    }
}

🚀 推荐使用 10~20 个线程作为最大线程数,视具体业务场景配置。


三、批量读取Redis Hash数据

Redis 使用游标扫描的方式批量获取数据,避免一次性读取过多带来的性能问题。

复制代码
public void getData(String queue) {
    Cursor<Map.Entry<String, Object>> cursor = null;
    ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().count(10).build();

    try {
        cursor = redisTemplate.opsForHash().scan(queue, scanOptions);
        List<SyncMessage<Object>> messages = cursor.stream()
            .map(entry -> SyncMessage.builder()
                .key(entry.getKey().toString())
                .value(entry.getValue())
                .build())
            .collect(Collectors.toList());
        messages.forEach(System.out::println);
    } finally {
        if (cursor != null) {
            cursor.close();
        }
    }
}

☝️ 注意:游标使用完必须关闭,避免资源泄漏。


四、测试验证效果

我们模拟多个线程处理多个队列,代码如下:

复制代码
@Test
public void test_threadPool() throws InterruptedException {
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        threadPoolExecutor.execute(new RunnableSimple(i));
    }

    Thread.sleep(3000); // 模拟线程池回收
    for (int i = 10; i < 20; i++) {
        threadPoolExecutor.execute(new RunnableSimple(i));
    }

    Thread.sleep(9999999); // 保证主线程不退出
}

日志输出示例:

复制代码
获取QUEUE:COUPON:SEIZE:SYNC:{8}队列的数据1条
SyncMessage(key=1716346406098296832, value=1721415300848590848, data=null)

说明数据同步流程正确执行。


五、小结

本方案采用 Redis + 多线程 + 定时任务 的方式高效同步抢券结果至数据库,具备以下优势:

  • 🚀 高并发性能强:Redis写入极快,异步处理减轻数据库压力。

  • 🔁 数据一致性保障:写入成功后再清除Redis数据,避免数据丢失。

  • 🧵 线程池灵活扩展:线程数可配置,适应不同并发规模。

  • 🔍 批量处理高效:scan命令搭配Hash结构,读取性能优异。

在真实电商项目中,该方案已被多次验证,值得参考和实践。


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